"""
视频分析模型模块
提供视频分析AI模型的实现和接口
"""

import logging
import asyncio
from typing import Any, Optional, Union, List, Sequence, cast
from langchain_core.language_models import BaseLanguageModel, LanguageModelInput
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage, AIMessage, BaseMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langchain_core.prompt_values import PromptValue
from langchain_core.outputs import LLMResult, ChatResult, ChatGeneration, Generation
from langchain_core.callbacks import Callbacks

# 配置日志
logger = logging.getLogger(__name__)


class VideoAnalysisModel(BaseLanguageModel):
    """视频分析模型"""
    
    def __init__(self, model_name: str = "video-analysis-default"):
        """初始化视频分析模型
        
        Args:
            model_name: 模型名称
        """
        self.model_name = model_name
        self.model_type = "video_analysis"
        logger.info(f"初始化视频分析模型: {self.model_name}")
    
    def invoke(self, input: LanguageModelInput, config: Optional[RunnableConfig] = None, **kwargs) -> str:
        """调用视频分析模型
        
        Args:
            input: 输入数据，可以是字符串、消息列表或PromptValue
            config: 可选的运行配置
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            模型分析结果
        """
        try:
            # 处理输入数据
            video_description = ""
            task_description = "analyze"
            
            if isinstance(input, dict):
                video_description = input.get("video_description", "")
                task_description = input.get("task", "analyze")
            elif isinstance(input, str):
                video_description = str(input)
            elif isinstance(input, Sequence):
                # 处理消息列表
                video_description = "\n".join([self._extract_content(msg) for msg in input])
            elif hasattr(input, 'to_string'):
                # 处理PromptValue类型
                video_description = input.to_string()
            else:
                video_description = str(input)
            
            # 根据任务类型生成不同的响应
            if "object" in task_description.lower() or "物体" in task_description:
                response = f"视频物体检测结果：检测到多个物体，包括人、车、建筑物等。主要物体位于画面中央，运动轨迹稳定。"
            elif "motion" in task_description.lower() or "运动" in task_description:
                response = f"视频运动分析结果：画面中存在明显的运动物体，运动方向主要为从左到右，速度中等。"
            elif "tracking" in task_description.lower() or "跟踪" in task_description:
                response = f"视频跟踪结果：成功跟踪目标物体，跟踪精度较高，丢失帧数较少。"
            else:
                response = f"视频分析结果：这是一段包含多种元素的视频内容。检测到场景变化点3处，主要色彩为蓝色和绿色，音频特征显示有对话内容。"
            
            logger.debug(f"视频分析模型处理完成，输入: {video_description[:50]}... 输出: {response[:50]}...")
            return response
        except Exception as e:
            logger.error(f"视频分析模型调用失败: {e}")
            return "视频分析失败，请稍后重试"
    
    def _extract_content(self, msg: Any) -> str:
        """从不同类型的消息中提取内容
        
        Args:
            msg: 消息对象
            
        Returns:
            消息内容字符串
        """
        if isinstance(msg, BaseMessage):
            return str(getattr(msg, 'content', msg))
        elif isinstance(msg, str):
            return msg
        elif isinstance(msg, tuple):
            return str(msg[1]) if len(msg) > 1 else str(msg)
        elif isinstance(msg, dict):
            return str(msg.get('content', msg))
        elif isinstance(msg, list):
            return str(msg)
        else:
            return str(msg)
    
    def _call(self, prompt: str, stop=None, run_manager=None, **kwargs) -> str:
        """调用模型的核心方法
        
        Args:
            prompt: 提示词
            stop: 停止符号
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            模型输出
        """
        return self.invoke(prompt, **kwargs)
    
    def _generate(
        self,
        prompts: List[str],
        stop: Optional[List[str]] = None,
        run_manager: Optional[Callbacks] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> LLMResult:
        """生成文本结果
        
        Args:
            prompts: 提示词列表
            stop: 停止符号列表
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            LLMResult: 生成结果
        """
        generations = []
        for prompt in prompts:
            text = self._call(prompt, stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs)
            generations.append([Generation(text=text)])
        
        return LLMResult(generations=generations)
    
    def _achat(self, messages: List[BaseMessage], stop: Optional[List[str]] = None, run_manager: Optional[Callbacks] = None, **kwargs: Any) -> ChatResult:
        """异步聊天方法
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止符号列表
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            ChatResult: 聊天结果
        """
        text = self._call(str(messages), stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs)
        message = AIMessage(content=text)
        return ChatResult(generations=[ChatGeneration(message=message)])
    
    def _chat(self, messages: List[BaseMessage], stop: Optional[List[str]] = None, run_manager: Optional[Callbacks] = None, **kwargs: Any) -> ChatResult:
        """聊天方法
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止符号列表
            run_manager: 运行管理器
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            ChatResult: 聊天结果
        """
        text = self._call(str(messages), stop=stop, run_manager=run_manager, **kwargs)
        message = AIMessage(content=text)
        return ChatResult(generations=[ChatGeneration(message=message)])
    
    def generate_prompt(
        self,
        prompts: List[PromptValue],
        stop: Optional[List[str]] = None,
        callbacks: Optional[Callbacks] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> LLMResult:
        """根据提示生成结果
        
        Args:
            prompts: 提示值列表
            stop: 停止符号列表
            callbacks: 回调函数
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            LLMResult: 生成结果
        """
        prompt_strings = [p.to_string() for p in prompts]
        return self._generate(prompt_strings, stop=stop, run_manager=callbacks, **kwargs)
    
    async def agenerate_prompt(
        self,
        prompts: List[PromptValue],
        stop: Optional[List[str]] = None,
        callbacks: Optional[Callbacks] = None,
        **kwargs: Any,
    ) -> LLMResult:
        """异步根据提示生成结果
        
        Args:
            prompts: 提示值列表
            stop: 停止符号列表
            callbacks: 回调函数
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            LLMResult: 生成结果
        """
        # 对于这个模拟模型，我们直接调用同步版本
        result = self.generate_prompt(prompts, stop, callbacks, **kwargs)
        # 模拟异步操作
        await asyncio.sleep(0.01)
        return result
    
    def predict(self, text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> str:
        """预测文本
        
        Args:
            text: 输入文本
            stop: 停止符号列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            str: 预测结果
        """
        return self._call(text, stop=stop, **kwargs)
    
    async def apredict(self, text: str, *, stop: Optional[Sequence[str]] = None, **kwargs: Any) -> str:
        """异步预测文本
        
        Args:
            text: 输入文本
            stop: 停止符号列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            str: 预测结果
        """
        # 对于这个模拟模型，我们直接调用同步版本
        result = self.predict(text, stop=stop, **kwargs)
        # 模拟异步操作
        await asyncio.sleep(0.01)
        return result
    
    def predict_messages(
        self, 
        messages: List[BaseMessage], 
        *, 
        stop: Optional[Sequence[str]] = None, 
        **kwargs: Any
    ) -> BaseMessage:
        """预测消息
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止符号列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            BaseMessage: 预测结果消息
        """
        text = self._call(str(messages), stop=stop, **kwargs)
        return AIMessage(content=text)
    
    async def apredict_messages(
        self, 
        messages: List[BaseMessage], 
        *, 
        stop: Optional[Sequence[str]] = None, 
        **kwargs: Any
    ) -> BaseMessage:
        """异步预测消息
        
        Args:
            messages: 消息列表
            stop: 停止符号列表
            **kwargs: 其他参数
            
        Returns:
            BaseMessage: 预测结果消息
        """
        # 对于这个模拟模型，我们直接调用同步版本
        result = self.predict_messages(messages, stop=stop, **kwargs)
        # 模拟异步操作
        await asyncio.sleep(0.01)
        return result
    
    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        """返回模型类型"""
        return self.model_type


def get_video_analysis_model() -> VideoAnalysisModel:
    """获取视频分析模型实例
    
    Returns:
        VideoAnalysisModel: 视频分析模型实例
    """
    try:
        model = VideoAnalysisModel("video-analysis-advanced")
        logger.info("成功创建视频分析模型实例")
        return model
    except Exception as e:
        logger.error(f"创建视频分析模型失败: {e}")
        # 返回默认模型
        return VideoAnalysisModel("video-analysis-default")